Jane Street Olmadan Kantitatif İşlem: Yapay Zeka ve Açık Kaynak Araçlarla Kendi Sisteminizi Kurun

Birkaç yıl öncesine kadar tamamen düşünülemez olan bir şey.

Dokunaklı bir karşılaştırmayla başlayalım.

Birkaç yıl önce, sıradan bir insan niceliksel alım satımı ciddiye almak istediğinde, giriş ücreti gülünç derecede yüksekti:

Bir Bloomberg terminali yılda 25.000 dolara mal oluyordu; kurumsal düzeyde veri abonelikleri on binlerce dolar daha tutuyordu; bir alım satım sistemi yazmayı bilmeniz veya bir mühendis kiralamanız gerekiyordu; ve ideal olarak, sunucularınız için bir makine odasına ihtiyacınız vardı.

Tüm bunların toplamı, sadece "masada bir yer edinme" maliyeti, bir araba alacak kadardı.

Bu nedenle, uzun bir süre boyunca niceliksel alım satım, hedge fonlarının tekelindeydi; sıradan insanlar yeterince zeki olmadığı için değil, giriş ücreti basitçe karşılanamaz olduğu için.

Ama bugün, 2026'da, durum tamamen değişti.

Bir zamanlar pahalı olan bu araçların artık ücretsiz, açık kaynaklı ve yüksek kaliteli bir dizi alternatifi var. Veriler ücretsiz sağlanıyor, araştırma araçları Microsoft tarafından inşa ediliyor, geriye dönük test çerçeveleri saniyeler içinde binlerce stratejiyi test edebiliyor ve hatta sizin için araştırma raporları yazması için bir "Yapay Zeka Analist Ekibi" kiralayabilirsiniz—tüm bunlar sıfır yazılım maliyetiyle.

Başka bir deyişle: Eskiden bir hedge fonunun hendeği olan şey, artık sadece tek bir `pip install` satırı.

Bu yazıda, bu "montaj kılavuzunu" net bir şekilde anlatacağım. Gereksiz bilgiler veya jargon yok—sadece her katman için ne kullanılmalı, neden kullanılmalı ve çoğu insanın yarı yolda bırakmasına neden olan tuzaklardan nasıl kaçınılır. Bunu okuduktan sonra, kendi alım satım sisteminizi kurmanın düşündüğünüzden çok daha düşük bir engel olduğunu anlayacaksınız.

İlk Olarak, En Büyük Yanılgıyı Ortadan Kaldıralım

Başlamadan önce, neredeyse herkesin sahip olduğu bir yanılgıyı düzeltmeliyiz.

Çoğu insan niceliksel alım satımı şöyle düşünür: hangi hissenin yükseleceğini araştırmak, bir şirket hakkında fikir sahibi olmak veya bir sonraki kazanç raporunu tahmin etmek.

Bu zihniyet temelde yanlıştır.

Niceliksel alım satımın özü "belirli bir hisseyi tahmin etmek" değil, piyasada istatistiksel kalıplar bulmaktır. "Yarın Tesla yükselir mi?" diye sormaz. Farklı türde bir soru sorar:

"Belirli bir durum ortaya çıktığında, ardından belirli bir olayın gelme olasılığı nedir? Bu olasılık bahse girmeye değer mi?"

Örneğin, bir hisse senedi zamanın %60'ında yükseliyorsa, bu bilgi çoğunlukla işe yaramaz. Ancak, işlem hacminin olağanüstü yüksek olduğu günlerde, zamanın %75'inde yükseldiğini bulursanız—bu kalıp üzerine bahse girebileceğiniz bir şey olabilir.

Niceliksel oyuncular "yön konusunda haklı olmaktan" para kazanmazlar, "tekrarlanabilir, doğrulanabilir, pozitif kazanma oranına sahip bir kalıp bulup onu defalarca uygulamaktan" para kazanırlar.

Bu farkı unutmayın. Tüm sisteminizin aslında ne yaptığını belirler—bir fal makinesi değil, disiplinli bir uygulama makinesi inşa etmek.

İşlevsel Bir Sistem Beş Katmandan Oluşur

Niceliksel alım satımı kendi başınıza yapmaya çalışırken, ilk adım en kolay yanlış yapılandır.

Birçok kişi hemen sorar: "Hangi göstergeleri kullanmalıyım?" "Hangi strateji para kazandırır?"—Bu, daha mutfağınız yokken bir yemeğe ne kadar tuz koyacağınızı düşünmek gibidir.

Tam, işlevsel bir alım satım sistemi beş katmandan oluşur; biri eksikse, çöker:

Katman 1: Veri. Temiz, güvenilir piyasa ve finansal verilere erişebilmelisiniz. Bu temeldir.

Katman 2: Araştırma. Verilerden "sinyaller" bulun—hangi koşullarda alınacağı ve hangi koşullarda satılacağı.

Katman 3: Geriye Dönük Test. Sinyallerinizi geçmiş veriler üzerinde çalıştırın: Son beş yıl boyunca bu kurallara harfiyen uymuş olsaydınız, sonuç ne olurdu?

Katman 4: Risk Kontrolü. Her seferinde ne kadar bahis oynuyorsunuz? Daha fazla kaybı önlemek için hangi noktada durmalısınız?

Katman 5: Uygulama. Alım ve satım emirlerini fiilen gönderin (bir "kağıt alım satım" piyasasıyla başlayın; gerçek parayı kullanmak için acele etmeyin).

Çoğu insan niceliksel alım satımda araç eksikliğinden değil, sadece bir veya iki katmanı birleştirip aceleyle içeri daldıkları için başarısız olur—bir fikirleri vardır ama geriye dönük testleri yoktur; karlı bir geriye dönük testleri vardır ama risk kontrolleri yoktur; sonra tek bir büyük düşüş onları oyundan siler.

Bu beş katmanı tek tek birleştirelim. Her katman için sadece en değerli araçları önereceğim ve hangi sorunu çözdüklerini açıklayacağım.

Katman 1: Veri — Sizin "Ücretsiz Bloomberg Terminaliniz"

Ana Araç: OpenBB

OpenBB'nin konumlandırması oldukça cesur: Açık kaynaklı Bloomberg Terminali. Hisse senetleri, opsiyonlar, vadeli işlemler, forex, kripto ve makroekonomik verilerin tümü tek bir giriş noktasında toplanmıştır. Bloomberg'in yılda 25.000 dolar talep ettiği verileri ücretsiz veriyorlar.

Kullanımı ne kadar kolay? Kurulduktan sonra, bir hisse senedinin on yıllık geçmiş verilerini sadece birkaç satır kodla çekebilirsiniz.

Ayrıca 2026 için yeni bir özelliği var: Yapay Zekanın doğrudan bağlanıp veri sorgulamasına izin veriyor. Bu, AI'nın bu verileri almanıza ve analiz etmenize yardımcı olmasını sağlayabileceğiniz anlamına geliyor—ki bu yeteneği daha sonra kullanacağız.

Eğer ağırlıklı olarak A-share piyasasına odaklanıyorsanız, bunu AkShare ile destekleyin; A-share piyasası trendleri, finansal raporlar ve diğer çeşitli veriler için ücretsiz ve kullanımı kolay bir Çin finansal veri arayüzüdür.

Bu katman için kabul kriteri basittir: Tek bir kod bloğuyla hedef piyasanız için günlük piyasa verilerini istikrarlı bir şekilde çekebiliyor musunuz? Bunu yapabildiğinizde, temel atılmış demektir.

Katman 2: Araştırma — Microsoft ve AI'nın Sizin İçin Çalışmasına İzin Verin

Bu, tüm sistemdeki en değerli katmandır. İyi haber şu ki, güvenebileceğiniz iki "güç merkezi" var.

Güç Merkezi 1: Qlib (Microsoft tarafından)

Qlib, Microsoft tarafından oluşturulmuş bir AI nicel araştırma platformudur. Tüm nicel araştırma sürecini paketler: veri işleme, kalıp madenciliği, model eğitimi ve geriye dönük test değerlendirmesi.

Daha da iyisi, akademiden yayınlanmış çok sayıda nicel strateji, Qlib içinde açık kaynaklı olarak yeniden üretilmiştir—kaynak koduyla birlikte bir "strateji süpermarketi" gibidir, başkalarının daha önce doğruladığı fikirleri doğrudan kullanabilir veya değiştirebilirsiniz.

En kullanıcı dostu kısım ise tek bir komuttur: Çalıştırın ve "veri hazırlığı → model eğitimi → geriye dönük test → raporlama" arasındaki tüm süreci otomatik olarak tamamlar. Klasik örneklerini çalıştırdığınızda, geçmiş geriye dönük test sonuçları genellikle yaklaşık %18 yıllık fazla getiri ve yaklaşık %8 maksimum düşüş gösterir.

(Vurgulamak gerekir: Bu geçmişe dönük bir test sonucudur ve kesinlikle gelecekteki kazançları temsil etmez. Gerçek değeri, yeni başlayan birinin tek bir komutla profesyonel düzeyde bir nicel araştırma sürecini deneyimleyebilmesidir. Bu, eskiden bir ekibin aylar süren çalışmasını gerektirirdi.)

Güç Merkezi 2: TradingAgents (2026'nın en popüler AI alım satım çerçevelerinden biri)

Bu aracın çok ilginç bir yaklaşımı var. Sadece "bir AI'nın tahmin etmesi" değil, bütün bir alım satım firmasını simüle ediyor:

Temel analistler (finansal raporları okuyan), duygu analistleri (piyasa ruh halini izleyen), haber analistleri (güncel olayları takip eden) ve teknik analistler (trendleri analiz eden) olarak hareket eden AI'lar var. Her biri kendi araştırmasını yapar, sonra boğalar ve ayılar tartışır ve son olarak "Tüccar AI" kararı verirken, bir "Risk Yöneticisi AI" bunu gözden geçirir.

Bunu şöyle düşünebilirsiniz: Size günlük araştırma raporları vermesi için ücretsiz olarak mini bir AI destekli fon ekibi kiraladınız.

Ancak şu tutumu koruyun: Ürettiği görüşler, sizin için "girdilerdir", uyulması gereken "emirler" değildir. AI analistleri hata yapar ve sık sık yaparlar.

Katman 3: Geriye Dönük Test — "Gerçeği Ortaya Çıkaran Ayna"

Yeni başlayanlar için [backtesting.py](https://backtesting.py/) kullanın, toplu testler için vectorbt kullanın.

backtesting.py en yeni başlayan dostu olanıdır: alım ve satım kurallarınızı yazarsınız, size bir getiri eğrisi, maksimum düşüş ve her işlemin ayrıntılarını verir. vectorbt bir hız canavarıdır, saniyeler içinde binlerce parametre kombinasyonunu test edebilir—10 günlük mü yoksa 20 günlük hareketli ortalama mı kullanacağınızı bilmek istiyorsanız, sizin için 10'dan 200'e kadar her şeyi test edebilir.

Ancak bu katman için size üç "aşı" vermeliyim. Çünkü geriye dönük test, niceliksel alım satımdaki tuzakların çoğunun bulunduğu ve çoğu insanın başarısız olduğu yerdir:

Aşı 1: Ne kadar çok test ederseniz, kendinizi kandırmanız o kadar kolay olur.

Bu en sezgiye aykırı ve ölümcül tuzaktır. Rastgele 1.000 keyfi stratejiyi test ederseniz, salt şans eseri, yaklaşık 50 tanesi "istatistiksel olarak anlamlı" görünecektir. Altın bulduğunuzu sanırsınız, ama aslında arka arkaya birkaç kere altı atmışsınızdır.

Bu yüzden unutmayın: Bir geriye dönük test güzel sonuçlar gösterdiğinde, ilk tepkiniz heyecan değil, şüphe olmalıdır.

Aşı 2: Geriye dönük test ve canlı alım satım iki farklı dünyadır.

Bir geriye dönük testte, alım emirleriniz her anında doldurulur, ücret kaybı olmaz ve fiyatlar mükemmeldir. Ancak gerçek piyasada, satın almak istediğinizde satıcı olmayabilir, uygulama fiyatı gördüğünüzden her zaman biraz daha kötüdür ve işlem ücretleri vardır. Geriye dönük testte %30 yıllık getirisi olan bir strateji, bu gerçek dünya "sürtünmeleri" hesaba katıldıktan sonra canlı alım satımda kolayca para kaybedebilir.

Aşı 3: "Cevaplara bakmaktan" kaçının.

Kendini kandırmanın en sinsi şekli, stratejinizin farkında olmadan "o anda bilinmesi imkansız olan bilgileri" kullanmasıdır—örneğin, bugünün kapanış fiyatını kullanarak bugünün açılışında alım yapıp yapmayacağınıza karar vermek gibi. Bir geriye dönük test çarpıcıysa ancak canlı alım satım felaketse, bunun nedeni genellikle budur.

Bu katmanın disiplini basittir: Geriye dönük test sonuçlarına %30 indirimle bakın ve kendinize şu soruyu sormaya zorlayın—"Bu tam olarak neden para kazandırıyor?" Mantığı açıklayamıyorsanız, eğri ne kadar güzel olursa olsun dokunmayın.

Katman 4: Risk Kontrolü — "Yıldız Araç" Olmayan Tek Katman

İlginçtir ki, beş katman arasında risk kontrolü, büyük bir açık kaynak projesi olmayan tek katmandır. Bu yüzden kendi açık kaynaklı risk kontrol sistemimi yazdım https://github.com/SilentFleetKK/riskguard. Şu anda temel bir sürüm ve herkesin güvenliğini korumaya yardımcı olmak için üzerinde yinelemeye devam edeceğim (destek olmak için GitHub'da yıldız vermeyi unutmayın).

Risk kontrolünün özü teknoloji değil, önceden yazılmış disiplindir. Üç basit kural, çoğu felaket kaybını önleyebilir:

Birincisi, tek işlem pozisyonlarına bir sınır koyun. Hiçbir strateji veya varlık, toplam sermayenizin sabit bir yüzdesini aşmamalıdır (yeni başlayanların %10'un altında tutması önerilir). Tüm net servetinizi tek bir fikre yatırmayın.

İkincisi, toplam kayıplar için bir "devre kesici" belirleyin. Genel kayıp önceden belirlenmiş kırmızı çizginize (örneğin, %15) ulaştığında, sistem manuel inceleme için alım satımı hemen durdurur. Nedeni anlayana kadar yeniden başlatmayın.

Üçüncüsü, yeni stratejileri "karantinaya alın". Herhangi bir yeni stratejiyi önce en küçük miktarda parayla çalıştırın; ancak üç ay hayatta kaldıktan sonra pozisyonu artırmayı düşünün.

Anahtar nokta şudur: bu kurallar, iradeye güvenmek için kafanızda tutulmak yerine, otomatik yürütme için koda yazılmalıdır. Çünkü gerçekten para kaybederken ve duygusal davranırken, irade dünyadaki en güvenilmez şeydir.

Disiplini sisteme devretmek ve duygusal kontrolü kaybettiğinizde makinenin frene basmasına izin vermek—niceliksel alım satımın sıradan insanlar için en büyük değeridir.

Katman 5: Uygulama — Üç Ay Boyunca "Oyun Parasıyla" Pratik Yapın

Araç: Alpaca (veya kağıt alım satım hesabı olan herhangi bir komisyoncu)

Alpaca, yeni başlayanlar için uygun bir ABD hisse senedi komisyoncusudur ve ücretsiz bir "Kağıt Alım Satım" hesabı sunar: gerçek piyasa verilerini kullanır ancak sanal para kullanır. Sisteminizin verdiği her işlem, gerçek bir piyasa ortamında "canlı ateş tatbikatıdır", ancak sadece oyun parası kaybedersiniz.

Demir bir kural: Herhangi bir strateji, gerçek paraya hak kazanmadan önce bir kağıt alım satım hesabında tam üç ay çalıştırılmalıdır.

Bu üç ay, geriye dönük testte asla görmediğiniz her şeyi ortaya çıkaracaktır: ani veri kesintileri, reddedilen emirler, beklenenden büyük kayma ve en tehlikelisi—sisteminize manuel olarak müdahale etmek isteyen kendi kaşıntılı elleriniz.

Bu üç ay stratejiyi değil, sizin ve sisteminizin gerçekten güvenilir olup olmadığınızı test eder.

Ve nihayet gerçek parayı kullandığınızda, sadece bir türünü kullanın: kaybedilmesi durumunda hayatınızı veya uykunuzu etkilemeyecek yedek para. Bu sadece bir laf değil; risk kontrolünün bir parçasıdır—çünkü "kaybetmeyi göze alamayan" insanlar kaçınılmaz olarak en kötü zamanda hamle yapacaklardır.

AI'yı Entegre Etmek: Üç Rol Oynamasına İzin Verin, Ama Tetiği Çekmesine İzin Vermeyin

Bu sistemin gerçek "dönem temettüsü" AI'dır. 2026'da AI'yı kullanmanın doğru yolu, ona üç rol oynatmaktır:

Rol 1: Araştırmacı Olarak AI.

TradingAgents gibi araçları kullanarak bir AI analist ekibinin günlük araştırma özetleri sağlamasını sağlayın. Bunu "her zaman tetikte, ücretsiz" bir stajyer ekibi olarak düşünün—sonuçları referans içindir, körü körüne takip etmek için değil.

Rol 2: Programcı Olarak AI.

Bu, sıradan insanlar için oyunun kurallarını değiştiren bir haberdir: Artık bir programlama uzmanı olmanıza gerek yok.

Sadece AI'ya fikrinizi sade bir dille anlatmanız yeterli, örneğin: "Bana bir strateji yaz—20 günlük hareketli ortalama 60 günlük hareketli ortalamanın üzerine çıktığında al, 20 günlük ortalamanın altına düştüğünde sat ve her seferinde pozisyonun sadece %10'unu kullan." AI size doğrudan çalıştırılabilir kod verebilir. Kod hatası mı var? Geri yapıştırın, sizin için düzeltecektir.

Eskiden insanların %90'ını dışarıda bırakan "programlama duvarı", AI tarafından temelde yıkıldı.

Rol 3: Denetçi Olarak AI.

Bu en çok gözden kaçan ancak en değerli kullanımdır. Stratejinizi ve geriye dönük test sonuçlarınızı AI'ya besleyin ve özellikle kusurları bulmasını isteyin: "Bu geriye dönük test gelecekteki verilere bakıyor mu? Nerede sadece şanslı olabilir? Ücretler ve kayma dahil edildi mi?"

Zaten heyecanlanmış ve sadece para kazanmayı düşünen beyniniz için duygusuz bir üçüncü tarafın frene basmasına izin verin.

Son olarak, asla geçmemeniz gereken bir çizgi var: AI araştırma yapabilir, kod yazabilir ve kusurları bulabilir, ancak asla doğrudan emir vermesine izin verilmemelidir. Her gerçek alım satım komutu, öncelikle sizin belirlediğiniz sabit kodlu risk kontrol kurallarından geçmelidir. AI düşünmeyi halleder, sistem disiplini halleder; bu ikisi ayrı kalmalıdır.

Dürüst Bir Zaman Çizelgesi

Beş katmanı ve üç AI rolünü bir araya getirdiğimizde, gerçekçi bir ilerleme yolu şöyle görünür:

1. Hafta: OpenBB'yi kurun ve AI'nın veri çekmek için ilk kodunuzu yazmasına yardımcı olmasını sağlayın.

2-3. Haftalar: backtesting.py kullanarak ilk geriye dönük testinizi çalıştırın, bu sadece basit bir çift hareketli ortalama stratejisi olsa bile. Odak noktası para kazanmak değil, "veri → strateji → geriye dönük test raporu" boru hattını düzgün çalışır hale getirmektir.

4. Hafta: Profesyonel düzeyde bir süreci deneyimlemek için Qlib resmi örneklerini çalıştırın. Bu arada, riskguard ve üç risk kontrol kuralını kodunuza entegre edin.

2-4. Aylar: Alpaca kağıt alım satım hesabına bağlanın ve sistemin oyun parasıyla pratik yapmasına izin verin. Haftada bir gözden geçirin ve "AI Denetçisini" incelemeye dahil edin.

4. Aydan Sonra: Eğer—ve sadece eğer—sistem kağıt alım satımda istikrarlı bir şekilde performans gösteriyorsa ve onu kurcalama dürtüsüne direndiyseniz, kaybetmeyi göze alabileceğiniz parayla en küçük ölçekte gerçek alım satıma başlayın.

Toplam Maliyet: 0$ yazılım ücreti + bir AI aboneliği + yatırmaya istekli olduğunuz zaman.

Son Olarak, Gerekli Bir Gerçeklik Kontrolü

Nasıl inşa edileceğini açıkladıktan sonra, size muhtemel bir gerçeği dürüstçe söylemeliyim:

Bu sistem muhtemelen sizi bir gecede zengin etmeyecektir.

Sıradan insanlar ile üst düzey kurumlar arasındaki gerçek fark artık araçlar değil—araçlar eşitlendi. Fark üç alanda yatıyor: Veri (kurumların sizin alamayacağınız özel verileri vardır), Hız (kurumlar emirleri sizden yüzlerce kat daha hızlı gönderir) ve Deneme yanılma sermayesi (kurumlar binlerce başarısız stratejiyi yakabilir; siz yakamazsınız).

Peki neden inşa etmeye değer? Her biri kendi başına yeterli olan üç neden:

Birincisi, niceliksel alım satımı öğrenmenin en hızlı yoludur. Olasılık ve risk ilkeleri, kendi başınıza bir geriye dönük test çalıştırıp o getiri eğrisini izlediğinizde, yüzlerce makale okuduğunuzdan çok daha derindir. Bir kere yapmak, bir yıl düşünmekten iyidir.

İkincisi, disiplini sisteme "kaynaklar". Bunu sadece "dolar maliyeti ortalaması + periyodik yeniden dengeleme" gibi basit stratejiler için kullansanız bile, duygusuz bir makine uzun vadede muhtemelen sizi içgüdülerinizle hareket etmekten daha iyi performans gösterecektir.

Üçüncüsü, sağlam, zorlu bir portföy parçasıdır. Sektöre girmek isterseniz, sıfırdan inşa ettiğiniz ve kağıt alım satım geçmişi olan bir sistem, herhangi bir sertifikadan daha inandırıcıdır. Birisi "Neden niceliksel alım satım yapmalısın?" diye sorduğunda, dizüstü bilgisayarınızı açıp gösterebilirsiniz.

Sonuç

Niceliksel alım satımın kapısı bir zamanlar on binlerce dolarlık bir giriş ücretiyle kapatılmıştı.

Bugün, o biletin fiyatı sıfır oldu. Önünüzdeki engel artık para veya programlama duvarı değil—sadece tek bir şey: Gerçekten harekete geçip geçmeyeceğiniz.

Çoğu insan okuyup bitirecek, bu araç listesini yer imlerine ekleyecek ve "Hangi strateji gerçekten para kazandırıyor?" diye sormaya devam edecek.

Birkaç kişi ise bu hafta sonu gerçekten ilk komutlarını yazacak, ilk veri setlerini çekecek, AI'nın ilk stratejilerini yazmasına yardım etmesini sağlayacak ve ilk kez, o titreyen geriye dönük test eğrisinin önünde "piyasa"nın ne anlama geldiğini gerçekten anlayacak.

Para kazanıp kazanmamanız piyasaya kalmış. Ama kendi sisteminizi kurup kurmadığınız size kalmış.

Ve bu iki tür insan, o ilk komuta enter tuşuna bastıkları andan itibaren farklı yollara çıkmışlardır bile.